CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python auto-shot.py \
--n_train 3 \
--mode U-Net \
--save_dir save/00010-images-mirror-low_shot-kimg25000-batch32-color-translation-cutout \
--out_dir ./save_seg/ws \
--data_dir data/CANDI-128-160 \
--shots 128 \
--threshold 5 \
--epochs 5000 \
--batch_size 5 \
--split 72 8 20 \
--which_net BiFPN \
--which_repre_layers 4,8,16,32,64,128,256 \
--w_steps 1000 \
--length 128 \
--multi_class \
--combine \
--resize \
--aug \
--loss focal \
--seed 0

# CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python auto-shot-trunc_tmp.py \
# --n_train 3 \
# --mode U-Net \
# --save_dir save/00010-images-mirror-low_shot-kimg25000-batch32-color-translation-cutout \
# --out_dir ./save_seg/_trunc \
# --data_dir data/CANDI-128-160 \
# --shots 128 \
# --threshold 5 \
# --epochs 8000 \
# --batch_size 5 \
# --split 72 8 20 \
# --which_net BiFPN \
# --which_repre_layers 4,8,16,32,64,128,256 \
# --w_steps 1000 \
# --length 128 \
# --multi_class \
# --combine \
# --resize \
# --aug \
# --t 2 \
# --loss ce \
# --seed 0

# CUDA_VISIBLE_DEVICES=5 python auto-shot-trunc.py \
# --n_train 3 \
# --mode U-Net \
# --save_dir save/00010-images-mirror-low_shot-kimg25000-batch32-color-translation-cutout \
# --out_dir ./save_seg/_trunc \
# --data_dir data/CANDI-128-160 \
# --shots 128 \
# --threshold 5 \
# --epochs 8000 \
# --batch_size 5 \
# --split 72 8 20 \
# --which_net BiFPN \
# --which_repre_layers 4,8,16,32,64,128,256 \
# --w_steps 1000 \
# --length 128 \
# --multi_class \
# --combine \
# --resize \
# --aug \
# --t 1.4 \
# --loss ce \
# --seed 0


# CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python supervised_ds.py \
# --n_train 3 \
# --data_dir ./data/OASIS-128-160-my-ds \
# --out_dir ./save_seg/supervised \
# --epochs 40 \
# --batch_size 16 \
# --resolution 160 \
# --n_class 16 \
# --shot 357 \
# --aug

# CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python supervised_ds_supr.py \
# --n_train 3 \
# --data_dir ./data/OASIS-128-160-my \
# --out_dir ./save_seg/supervised \
# --epochs 40 \
# --batch_size 16 \
# --resolution 160 \
# --n_class 16 \
# --shot 357 \
# --aug